O que é geração aumentada de recuperação (Retrieval-Augmented Generation, RAG)?

A Inteligência Artificial (IA) foi criada há muitos anos e, desde então, não parou de evoluir. Atualmente, ela faz parte da sociedade de modo integrado, fazendo com que seja impensável realizar algumas atividades sem a ajuda da IA. 

Os avanços significativos dessa tecnologia permitiram o aprimoramento de diversos campos de conhecimento, como o Processamento de Linguagem Natural (NLP), este que revolucionou a área de compreensão e criação de conteúdo gerado por inteligência artificial. 

A fim de fazer melhorias nos modelos atuais de NPL e aprimorar a saída desse tipo de ferramenta, pesquisadores da Meta AI desenvolveram o método Retrieval Augmented Generation (RAG). Essa abordagem combina modelos de linguagem com fontes de conhecimento externas para produzir respostas mais precisas e contextualmente relevantes, permitindo a realização de tarefas mais complexas.

O que é RAG?

RAG, sigla em inglês para Retrieval Augmented Generation, foi criado para otimizar os grandes modelos de linguagem melhorando a saída à requisição do usuário. Ele pode ser definido como um componente de busca de informação que pode ser aplicado em um modelo de linguagem natural, otimizando a resposta fornecida por este ao ser utilizado. 

A otimização ocorre porque a abordagem RAG busca informações em fontes externas, fora dos dados utilizados no treinamento do modelo de linguagem ao qual ele foi implementado. Dessa forma, além de aprimorar as respostas, também é possível aumentar o domínio de informação do modelo sem precisar treiná-lo novamente. 

Um modelo de linguagem LLM sem RAG, por exemplo, recebe a entrada do usuário e utiliza a sua base de dados ou as informações de seu treinamento para gerar uma resposta. Quando o RAG atua junto ao LLM, a partir da consulta do usuário, ele busca informações em uma base externa e confiável de conhecimento, fornecendo-as ao modelo para que ele, combinadas com a entrada do usuário, gere a saída final. Desse modo, as respostas fornecidas passam a ser mais embasadas e atualizadas. 

Como o RAG funciona 

Em um artigo da AWS, é pontuado que, de modo geral, o RAG é um processo composto por quatro etapas distintas. São elas:

1. Criação de dados externos: primeiramente, o RAG irá procurar informações externas. Essas informações são chamadas de “dados externos” por não fazerem parte dos dados presentes no treinamento do LLM. As fontes utilizadas neste processo são diversas, como APIs, banco de dados e repositório de documentos.
2. Recuperação de informações: depois, documentos contextuais são retirados de um conjunto de dados externos. As informações são selecionadas de acordo com a relevância delas para responder à entrada do usuário. Essa entrada é transformada em uma representação vetorial para ser conjugada com o banco de dados de vetores. Assim, as informações são analisadas quanto à relevância delas por meio de cálculos vetoriais feitos dentro do modelo. Os dados mais adequados são selecionados.
3. Enriquecimento de prompts: no terceiro passo, o RAG entra em ação para adicionar à entrada do usuário — ou, como é mais chamada no meio de TI, prompt — dados relevantes para o contexto que foram recuperados de meios externos. Isso torna a resposta do LLM mais relevante e precisa.
4. Atualização de dados externos: por fim, para que o sistema continue fornecendo respostas adequadas, é preciso manter os dados externos atualizados, o que pode ser feito de duas formas: por meio de processos automatizados em tempo real ou de processamento em lotes periódicos. 

Essa abordagem se destaca por preencher a lacuna entre dados de treinamento estáticos e informações em tempo real. Ao permitir que modelos de linguagem acessem dinamicamente fontes externas de conhecimento, o RAG torna possível a adaptação em tempo real, resultando em respostas atualizadas e contextualmente relevantes.

A importância do RAG

O RAG é uma abordagem revolucionária para o campo de processamento de linguagem natural, principalmente quando combinado a um LLM, pois ele pode ajudar a superar diversos obstáculos que ainda interferem na geração de conteúdo feita por modelos de linguagem.

Os LLMs, embora sejam modelos treinados com uma grande quantidade de dados, têm algumas limitações, por exemplo:

1. Os dados de seu treinamento são fixos, o que significa que eles podem deixar de fazer sentido com o passar do tempo e a descoberta de novas informações ou a atualização de informações internas da empresa, como o guia do consumidor, por exemplo;
2. Respostas falsas podem ser geradas por não ter informações adequadas em seu sistema para responder corretamente à entrada do usuário;
3. O modelo pode fornecer respostas imprecisas em caso de confusão com terminologias iguais usadas para descrever conceitos diferentes.

Esses obstáculos podem afetar a confiabilidade dos usuários na ferramenta em casos de chatbots de empresas, por exemplo, e até mesmo prejudicar empresas que usam LLMs internamente para tarefas diversas, como construir relatórios.

Esses desafios podem ser enfrentados por meio da aplicação da abordagem RAG no modelo LLM. Essa estratégia faz com que o LLM recupere informações pertinentes de fontes de conhecimento confiáveis e predefinidas, proporcionando às organizações melhor gerenciamento sobre o conteúdo gerado pela ferramenta.

Além disso, é possível fazer um ajuste fino no RAG para modificar de modo eficiente o seu conhecimento interno sem precisar retreinar o modelo inteiro, o que fornece praticidade e economia para a empresa.

RAG e o futuro da IA

O desenvolvimento de mais tecnologias com base em inteligência artificial como o RAG traz à luz um futuro promissor para as áreas de pesquisa personalizada, chatbots e interações com o cliente, prometendo mais eficiência, personalização e praticidade para o futuro nesses campos.

Ao possibilitar respostas mais relevantes contextualmente e precisas, o RAG destaca-se como uma abordagem inovadora no campo da inteligência artificial, aprimorando significativamente a capacidade de compreensão e geração de texto.

Pensando em todos esses benefícios, a NeuralMind desenvolveu o NeuralSearchX, um componente de busca que pode ser utilizado em conjunto com um LLM para otimizar as saídas deste.

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